SVM
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PCA和SVM是什么?該如何建立人臉識(shí)別模型?
在本文中,我們將使用主成分分析和支持向量機(jī)來(lái)建立人臉識(shí)別模型。首先,讓我們了解PCA和SVM是什么:主成分分析:主成分分析(PCA)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,廣泛應(yīng)用于探索性數(shù)據(jù)分析和建立預(yù)測(cè)模型,它通常用于降維,通過(guò)將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)投影到前幾個(gè)主成分上,以獲得低維數(shù)據(jù),同時(shí)盡可能保留數(shù)據(jù)的變化
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人工智能之支持向量機(jī)(SVM)
人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)有5大流派: 1) 符號(hào)主義,2) 貝葉斯派,3) 聯(lián)結(jié)主義,4) 進(jìn)化主義,5) Analogizer。今天我們重點(diǎn)探討一下Analogizer中最擅長(zhǎng)算法-支持向量機(jī)(SVM)
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